粒子获得质量的一种新约维法

将质量认为是粒子物理中的一种守恒荷，从而带来一种对称性。描述该对称性的群的构造常数，通过高维空间的推广的约维，将赋予粒子以质量。给出了矢量场和标量场获得质量的具体结果。     

凝聚环上FP—内射维数的换环定理

讨论了凝聚环上的FP-内射维数的换环定理及其它维数公式。     

柱形波导中波型的正交性研究

由二维格林恒等式推证了柱形波导中本征函数及其导数及场分量的正交性.无论是本征函数之间或是场分量之间,都存在着一定的正交关系.     

Cross-sectional approach for clustering time varying data

Cluster analysis is to be performed on a three-mode data matrix of type: units, variables, time. A general model for calculating the distance between two units varying in time is proposed. One particular model is developed and used in an example concerned with clustering of 23 European countries according to the similarity of energy consumption in the years 1976–1982.Supported in part by the Research Council of Slovenia, Yugoslavia.     

上海冻融淤泥质软黏土孔隙结构特征分形研究

对上海第④土层淤泥质软黏土进行了冻融试验、压汞试验和渗透性试验,并结合分形理论,确定了冻融对土壤孔隙结构的影响.根据分形计算,将上海软黏土中的孔隙分为3类.结果表明,在冻融过程中,中孔和大孔的总分形维数和表面分形维数随渗透系数的增加而增大.最后,提出了由小孔隙和中、大孔隙组成的渗透系数与孔隙结构参数之间的关系,小孔隙的渗透系数比中、大孔隙低几个数量级.     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

变权组合预测模型中最优权系数估计问题的研究

在现有文献研究的基础上, 对变权组合预测模型中最优权系数估计问题又作了进一步探讨, 给出了两种估计方法, 即线性规划法和非线性规划法。     

Empirical Evidence about Chinese Macroeconomic Chaos

In this paper,we apply techniques in dynamics to search for empiricalevidence of chaos in Chinese macroeconomic time series.We test national financial expenditure(including foreign loans)and obtain that its correlation dimension is about 2.10 and its Lyapunovexponent is positive.So national financial expenditure(including foreign loans)is chaotic andpossesses low dimensional strange attractor.Moreover,at least four variables are needed todescribe its potentially dynamical behaviors.     

在复杂边值条件下非稳态肋片传热的最优化（Ⅳ）

研究在辐射和对流同时作用下思根温度作周期性变化时矩形肋片的传热特。着重讨论了肋片在这种复杂边值条件下传热的最优尺寸。